2018-11-08 09:22 聯商專欄 滄浪之水  聯商專欄:在零售經營中,選址可以說決定經營成敗的主要因素之一,可見選址的重要性。但是在實際操作中,選址主要還依賴於經驗判斷和簡單的市場調查。其選址的效率很低,成功難以保證。其實,除了競爭性佈點和戰略性佈點等特殊情況,大多數的選址主要考慮客群和客流信息,這也是經驗判斷與市調的主要目的。試想,如果能夠完全的掌握區域消費者信息,包括個人身份特徵(年齡、性別)、消費習慣和客群流動等,是否就可以很好的解決了這個問題了呢?大數據可以很好的解決這個問題,如支付寶、微信等支付、社交平台可以收集到這些海量的數據信息。這些數據信息可以涵蓋基本上大多數的主要客戶群體,掌握他們的身份特徵、生活習慣、消費習慣。再結合地圖等位置工具,可以收集到客群流動信息。對這些數據集中進行分析,就可以刻畫一個城市的消費熱點圖,為智能選址提供基礎數據。當然,智能選址除了大數據,還需要結合以往選址經驗,做出選址條件模型。大數據的優點是數據量大,這樣也必然會產生數據魚龍混雜、可用信息和不可用信息混在一起的問題。因此,建立一個模型,從中抓取可有數據信息,就顯得極為關鍵。根據以往的選址經驗,可以針對各種不同的零售業態建立相應的數據模型,即選址條件模型。如對於一個水果店,根據實體運營的經驗和數據分析它的主要客群是什麼樣的、多少這樣的客群可以支持開一家店,以及收入水平、年齡層次的影響修正,商圈範圍修正,建立起水果店的選址條件模型,為水果店的職能選址搭建基礎平台。再者,智能選址可以提供一個區域內最佳選址數量和最優的選址定位,但在具體的落實階段,還需要一個平台統籌。如店馳等選址軟件,通過對線下實體店選址的支持,積累了豐富的選址支持經驗,如提供選址匯總、審核支持、評估支持等。另外,選址平台積累大量的商戶信息數據,可以為業態互補或者競爭提供參考。因此,實現智能選址需要結合基於大數據的基礎支持、基於經經驗的選址條件模型和一個優秀的選址組織軟件,在這三方的共同作用下,一定能實現選址工作的智能化。實現智能化選址這三方是缺一不可的:如果少了大數據的基礎支持,那隻能是回到當前的人工選址形式;如果少了選址條件模型,大數據就顯得空泛、沒有針對性,產生的結果同樣沒有價值;如果沒有協同平台,即使圈定了位置,後續工作也很難有序的展開。另外,關於選址評估功能,即針對一個選定位置的評估,也需要結合大數據和選址條件模型。通過選址條件模型,對區域內的大數據信息進行智能比對,判斷是否具備選址條件。在智能化選址中,區域拓展選址應該是這樣的:●第一步:根據以往的經驗制定選址條件模型,包含輻射範圍,客群的數量、質量要求和客群流向等條件設置;●第二步:將大數據導入到條件模型中,形成一個區域內選址數量、最優位置推薦等信息;第三步:將這些智能推薦的最優位置導入選址品台軟件,根據企業人力情況進行任務劃分,並做好時間規劃,在最優位置上進行選址。這尤其對於一個成長型的、在一個新區域擴張的企業,作用更為明顯。企業到一個新的區域,首先面臨的是市場容量和佈點的問題。現在的解決方案一般是以通過從第三方平台購買數據,並通過第三方公司或者公司自身進行先期市場調研為主,但最主要的依據還是人工的市場調研。這種選址模式本身就存在很大的問題。除了需要時間長、效率低之外,真實性也比較低。這即包括人的惰性問題,還包括抽樣調查、樣本分析本身的不完全性。所以通過這種傳統方式得出的結論,至少對比通過普遍數據分析得出的結論,真實性是比較低的。當然,考慮到社會生活習慣的不同,區域間可能存在一定差異,以往的經驗適用情況可能會出現偏差,這個就需要在擴展過程中根據實際效果不斷的進行修正。在具體實踐中,還需要解決大數據平台、輔助平台和應用平台的協同問題。在當前,大數據雖然已經開始為商業體的大型的需求提供服務,但是主要集中在高端領域,並未涉入佔據零售市場絕大部分的商超、社區店、便利店和各種專業店的選址中。對於這些行業,個體對大數據成本的承受能力差,但是總量是龐大的。隨著技術發展及應用廣泛,成本的降低,在未來這一定是大數據應用的藍海。http://www.linkshop.com.cn/web/archives/2018/413281.shtml 

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